[发明专利]急性白血病的细胞图像识别算法

摘要

本发明提出了一种急性白血病的细胞图像识别算法，基于自组织特征映射神经网络，能够很好的保持网络拓扑结构和概率拓扑结构的分布，网络收敛性稳定；对图像进行灰度化处理，既可以减少图像的维数也可以去除图像多余的冗余信息；对图像灰度归一化操作，加快神经网络训练时的收敛性；使用PCA方法进行降维，提高分类速度和准确性。

主权项

1.一种急性白血病的细胞图像识别算法，其特征在于：其包括以下步骤，S1，提供N幅m×n维大小的急性白血病的肿瘤细胞图像，针对每幅图像灰度化；S2，每幅图像按照行顺序抽取得到一维行向量，选定其中S张为训练样本,剩余的作为测试样本,对训练样本和测试样本进行归一化，然后采用PCA降维得到降维后的训练样本和测试样本；S3，将训练样本和测试样本转换为量子态描述，同时初始化输入层神经元个数、竞争层神经元个数、最大循环步数max、学习速率η0、领域半径γ0、循环计数s、聚类阀值θ和网络初始权值；S4，计算各竞争层节点的网络坐标；S5，计算学习速率η和领域半径γ；S6，按行有序地从训练样本矩阵中取出一个特征向量，计算竞争获胜神经元j*,调整以j*为中心半径r的领域内的神经元权值；S7，若s

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